使用普羅米修斯計算最大值

Question

由於我是普羅米修斯新手，我不知道如何表達這個問題：“最后一天每秒處理的最大消息數是多少”。 該指標名為messages_in_total

我試過了

• max_over_time(messages_in_total{}[1d]) - 但是這會返回計數器值的最大值
• icrease(messages_in_total{}[1d]) - 但是這會返回計數器增加的數字

我真正需要的是（偽代碼）

1.) 將包含絕對 messages_in_total 的范圍向量轉換為每秒有一個值的范圍向量。

2.) 充分利用它

例子：

• 初始范圍向量值 = (3000,4000, 7000, 8009)
• 調整范圍矢量值與每秒的速率（猜測值）= (40, 70, 40)
• max_value => 每秒處理 70 條消息

有任何想法嗎？

Answer 1

有可能的。

示例查詢：

max_over_time(
   irate( messages_in_total[2m] )[1d:1m]
)

這會：

1. 最后 1 天
2. 在 1 天范圍內每 1 分鍾，它將執行irate( messages_in_total[2m[ )
3. 將其組合成范圍向量
4. 對所有結果調用 max_over_time

有關更多信息，請參閱子查詢文檔！ 6. 對於每個

Answer 2

雖然答案返回了過去 24 小時內messages_in_total指標的最大每秒速率，但它存在以下潛在問題：

• 如果它們之間的間隔（又名scrape_interval ）小於一分鍾，它可能會跳過一部分原始樣本。 這可以通過減少冒號后方括號中的step值來解決，因此它不會超過scrape_interval 。
• 如果抓取間隔超過 2m（例如 2 分鍾），它可能會返回一個空結果或不完整的結果。 這可以通過將內部方括號中的 lookbehind window 從2m增加到超過 2x scrape_interval的值來解決。
• 由於子查詢的開銷，它可能會變得非常慢並且耗費資源。
• 子查詢很容易被誤用，因此它們會默默地返回意想不到的結果。

雖然 Prometheus 沒有為這些問題提供可靠且易於使用的解決方案，但其他類似 Prometheus 的系統可能有解決方案。 例如，以下MetricsQL查詢返回過去 24 小時內messages_in_total時間序列的最大、最小和平均每秒增長率：

rollup_rate(messages_in_total[1d])

它使用rollup_rate function。如果您只需要最大每秒速率，則可以將查詢包裝到label_match function 中，這樣只留下rollup="max" label 的時間序列：

label_match(
  rollup_rate(messages_in_total[1d]),
  "rollup", "max"
)